與放射醫(yī)學(xué)數(shù)字化一樣，

病理數(shù)字化已成為必然趨勢(shì)。

2025年，華為選擇開(kāi)辟一個(gè)新戰(zhàn)場(chǎng)，

將醫(yī)療病理AI列為主戰(zhàn)場(chǎng)之一。

這一年，

華為與上海瑞金醫(yī)院強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，

共同發(fā)布了RuiPath病理大模型，

使單張病理切片診斷時(shí)間提升至秒級(jí)。

病理AI的發(fā)展離不開(kāi)數(shù)字化根基，

而科技巨頭的戰(zhàn)略布局，

往往昭示著產(chǎn)業(yè)風(fēng)向。

數(shù)字病理時(shí)代，

正加速到來(lái)。

01

病理行業(yè)“痛點(diǎn)”，倒逼變革

病理診斷是醫(yī)學(xué)的“金標(biāo)準(zhǔn)”，

卻長(zhǎng)期面臨難以突破的困境。

首先是“人不夠”。

我國(guó)2019年注冊(cè)病理醫(yī)師約為1.7萬(wàn)人，

而根據(jù)國(guó)家衛(wèi)健委的要求，

每100張床位需配備1-2名病理醫(yī)師，

算下來(lái)，病理醫(yī)師平均缺口高達(dá)11萬(wàn)人。

意味著，每個(gè)病理醫(yī)生都要承擔(dān)5倍以上工作量。

其次是“不均”。

優(yōu)質(zhì)病理醫(yī)師資源集中在大城市，

基層醫(yī)院病理資源尤為匱乏。

診斷符合率低、

專(zhuān)科化不足成為普遍問(wèn)題。

基層患者難以獲得高質(zhì)量病理診斷服務(wù)。

怎么辦？

核心答案是：數(shù)字化。

300多年來(lái)，

病理診斷依賴(lài)顯微鏡和玻璃切片的模式，

早已跟不上現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展節(jié)奏。

玻璃切片存在諸多問(wèn)題：

儲(chǔ)存難、易褪色、易損壞、易丟片掉片，

檢索還不便。

為適應(yīng)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展，

病理數(shù)字化勢(shì)在必行。

02

那么，究竟什么是“病理數(shù)字化”？

病理數(shù)字化，

也被稱(chēng)為數(shù)字病理，

簡(jiǎn)單說(shuō)，就是將傳統(tǒng)病理切片數(shù)字化。

其首要步驟是圖像采集，

通過(guò)高分辨率數(shù)字掃描儀的光學(xué)顯微鏡系統(tǒng)，

精準(zhǔn)捕獲切片上的每一張病理圖像，

再經(jīng)軟件拼合成完整數(shù)字切片。

醫(yī)生無(wú)需再趴在顯微鏡前，

通過(guò)電腦就能縮放、瀏覽，

操作體驗(yàn)與光學(xué)顯微鏡無(wú)異，

還能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程高效分析與診斷。

基于全片數(shù)字化成像（WSI）的數(shù)字病理，

優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)：

數(shù)字切片易保存、可永久存儲(chǔ)，

徹底解決玻璃切片損耗難題。

同時(shí)，支持遠(yuǎn)程會(huì)診，

并為AI輔助診斷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

既往研究報(bào)道，

數(shù)字切片與玻璃切片診斷一致性達(dá)97.7%，

可節(jié)省醫(yī)生38%的時(shí)間。

安全、高效、便捷，

數(shù)字病理正在顛覆傳統(tǒng)病理診斷模式。

2017年4月12日，美國(guó)FDA首次批準(zhǔn)

WSI系統(tǒng)（飛利浦IntelliSite病理解決方案，PIPS）

應(yīng)用于臨床病理診斷（II類(lèi)），

標(biāo)志著數(shù)字病理正式步入醫(yī)學(xué)診斷時(shí)代。

03

政策東風(fēng)：數(shù)字病理的春天真來(lái)了

RuiPath病理大模型發(fā)布會(huì)上，

展示了這樣一組數(shù)據(jù)：

中國(guó)15,801家二三級(jí)醫(yī)院中，

不足1.3%開(kāi)始積累數(shù)字切片用于診斷。

數(shù)字化短板，就是最大的未來(lái)空間。

政策東風(fēng)，正在強(qiáng)力補(bǔ)短板。

2025年12月19日，一份關(guān)鍵文件出臺(tái)。

國(guó)家醫(yī)保局印發(fā)了

《病理類(lèi)醫(yī)療服務(wù)價(jià)格項(xiàng)目立項(xiàng)指南（試行）》。

它用價(jià)格機(jī)制，給出了明確指揮棒。

文件規(guī)定：

若無(wú)法提供或上傳數(shù)字切片圖像，

每切片減收5元，

單次最高減收15元。

這意味著，

未數(shù)字化的病理切片將直接造成經(jīng)濟(jì)損失，

醫(yī)療機(jī)構(gòu)的病理數(shù)字化轉(zhuǎn)型再也沒(méi)有退路。

變革，已迫在眉睫。

這份指南，是行業(yè)真正的分水嶺。

它從國(guó)家支付端，

定義了數(shù)字病理的未來(lái)，

并在制度層面為其掃清了障礙。

如果說(shuō)技術(shù)進(jìn)步是動(dòng)力，

政策支持就是數(shù)字病理的“加速器”，

數(shù)字病理的春天真來(lái)了。

04

數(shù)字病理的未來(lái)圖景，已然清晰

這份指南首次將“人工智能輔助診斷”，

明確列為病理診斷的“擴(kuò)展項(xiàng)”。

目前雖無(wú)法單獨(dú)收費(fèi)，

但其成本已被納入整體定價(jià)考量，

為AI輔助診斷技術(shù)應(yīng)用理順了未來(lái)收費(fèi)路徑。

未來(lái)圖景已然清晰。

先實(shí)現(xiàn)病理科的全面數(shù)字化，

讓數(shù)字切片成為標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)。

再部署智能化AI輔助診斷系統(tǒng)，

形成人機(jī)協(xié)同的智能診斷流程。

最終，通過(guò)云端平臺(tái)，

構(gòu)建分級(jí)診療與遠(yuǎn)程會(huì)診網(wǎng)絡(luò)。

政策東風(fēng)已至，

技術(shù)壁壘正被突破，

支付路徑已然明晰。

那個(gè)我們談?wù)摱嗄甑臄?shù)字病理時(shí)代，

不再停留在藍(lán)圖里，

它正沿著政策鋪就的軌道，

加速駛?cè)朊恳患裔t(yī)院的病理科。

微觀世界的革命，

靜默而深刻。

這一切，

將始于一道數(shù)字之光，

照進(jìn)那片承載生命的玻璃。

回歸技術(shù)本身，

數(shù)字病理并非新概念，

其核心是全片數(shù)字化成像（WSI），

用高分辨率掃描儀捕獲整張玻片，

再拼接成一張完整的數(shù)字切片，

醫(yī)生可在屏幕上任意縮放瀏覽。

現(xiàn)在的數(shù)字病理掃描儀，大多能掃“明場(chǎng)”，

有的還能掃“熒光場(chǎng)”（要求更高），

基本能滿(mǎn)足所有病理診斷的需求。

這也符合指南的推薦要求：

需滿(mǎn)足HE、IHC、mIHC、IF、ISH等掃片。

05

政策護(hù)航、技術(shù)成熟、需求迫切，

數(shù)字病理的“黃金十年”已經(jīng)開(kāi)啟。

2025年10月20日，國(guó)家衛(wèi)健委等五部門(mén)

聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范“AI+ 醫(yī)療衛(wèi)生”

應(yīng)用發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》，

為病理AI繪制了清晰的時(shí)間表：

到2027年，一批病理AI垂直大模型將投入應(yīng)用；

到2030年，二級(jí)以上醫(yī)院將普遍開(kāi)展病理AI輔助診斷。

對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)而言，

數(shù)字化不是選擇題，而是必答題。

加速數(shù)字化部署、探索AI合作模式，

成為轉(zhuǎn)型關(guān)鍵。

當(dāng)政策東風(fēng)吹拂，

當(dāng)技術(shù)壁壘打破，

當(dāng)行業(yè)共識(shí)形成，

數(shù)字病理學(xué)時(shí)代，

已真真切切地走到我們面前。

而這，只是病理數(shù)智化變革的開(kāi)始。

延伸內(nèi)容：病理學(xué)最早可追溯至17世紀(jì)，大致經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段，基于光學(xué)顯微鏡的傳統(tǒng)病理學(xué)、基于全切片病理掃描儀的數(shù)字病理學(xué)、基于人工智能（AI）算法的數(shù)智病理學(xué)（計(jì)算病理學(xué)）。

參考資料：

1.http://www.nhsa.gov.cn/art/2025/12/19/art_14_19084.html

2.http://www.nhsa.gov.cn/art/2025/12/19/art_14_19086.html

3.https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-allows-marketing-first-whole-slide-imaging-system-digital-pathology

4.https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202511/content_7047018.htm

5.步宏，包驥，鄭眾喜等，《數(shù)字病理與人工智能的基礎(chǔ)與應(yīng)用》.